RNN для двоичной классификации последовательности

Question

Мне интересно, может ли кто-нибудь предложить хорошую библиотеку или ссылку (учебник или статью) для реализации повторяющейся нейронной сети (RNN).

Я попытался использовать rnnlib от Alex Graves, но у меня возникли проблемы с изменением архитектуры, чтобы адаптировать сеть к моим потребностям.

В частности, я пытаюсь распознать строки, исходящие из обычного языка, используя положительные и отрицательные образцы.

Это пример моего тренировочного набора:

str1: w1 w2 ... Wn -> метка 1 (это допустимая строка для языка)

str2: w1 w2 .. .wi -> label 0 (он не принадлежит к языку)

где wi взяты из алфавита неизвестного языка.

Заранее спасибо.

Answer 1

Для инструментов я бы рекомендовал TensforFlow.

• Великий введение в RNN
• RNN + TensorFlow for noobs
• RNN + classification: посмотрите на классификации последовательности в этой статье, что дело твое.

Answer 2

Для быстрого выполнения просто используйте DyNet. Наиболее привлекательным моментом является то, что график построен динамически (как его имя). Это отличает его от тензорного потока, анано или может быть MXNet. lstm уже реализован как класс, просто используйте его напрямую. Так просто и просто, просто посетите и сделайте это. нет документа, но пример вполне подходит, просто чтобы скопировать и сфотографировать его.

жаль для письма по телефону.